Årets 100-lista: Orättvisa algoritmer, holistiska beslut och mer

Här är några utav forskningsprojekten som kommittén anser har potential att skapa nytta:

• Cross-temporal predictive models for holistic decision making and planning

Av: Nikolaos Kourentzes

Beslut fattas ofta utifrån isolerade prognoser med begränsad information, vilket leder till osamordnade åtgärder och resursslöseri. I detta projekt har matematiska modeller sammanfört och anpassat olika prognoser för att möta olika planeringsbehov. Detta har skapat en gemensam prognos som hela organisationen utgått från, som väglett alla åtgärder mot gemensamma mål och förbättrat både precision och hållbarhet i beslutsfattandet.

• Algoritmisk (o)rättvisa

Av: Charlotta Kronblad, Anna Essén, Magnus Mähring

Detta projekt syftar till att belysa problem med algoritmiska beslutssystem samt till att föreslå lösningar för att skapa ett rättssäkert digitaliserat samhälle.

• Reimagining Cyber-Systems: Agile and Adaptive

Av: Alessio Bucaioni, Federico Ciccozzi, Imad Berrouyne, Muhammad Waseem Anwar, Henrik Lönn, John Lundbäck, Detlef Scholle

Denna forskning möter det växande behovet av flexibla och anpassningsbara industriella system och adresserar de ineffektiviteter som uppstår i utvecklingen av komplexa system. Resultatet är kortare utvecklingstider och lägre kostnader samtidigt som systemens kvalitet och anpassningsförmåga förbättras.

• Dialogen – verktyg och process för fastighetsföretagande

Av: Caroline Wigren-Kristoferson, Karin Staffansson-Pauli, Martin Grander

Genom samskapande forskning med Helsingborgshem, Stena Fastigheter och HSB Malmö har projektet utforskat dialogen som en avgörande nyckel för hållbar utveckling.

• SVAR – Systematic verification automation of requirements

Av: Michael Unterkalmsteiner, Krzysztof Wnuk, Göran Samuelsson, Pia Schönbeck, Jan-Derrick Braun, Jessica Steinjan

Projektet fokuserar på att hjälpa leverantörer verifiera leveranser mot kundkrav som kommer från Trafikverket. Detta minskar projektkostnaderna genom att upptäcka problem under design snarare än efter konstruktion. 

• AI-lösning för storskaliga samarbeten med känslig data inom life science

Av: Wei Ouyang, Joanna Hård, Nils Mechtel, Craig Russell, Martin Hjelmare

Hypha är en banbrytande AI-driven plattform som möjliggör analys av känslig data utan att rådata avslöjas. Lösningen demokratiserar tillgången till AI-verktyg, vilket hjälper forskare att snabbare uppnå genombrott inom life science och hälso- och sjukvård.